ソーシャルメディア

新研究、トランプのツイートは不利な話題を撹乱する目的で利用されてきたと主張

ドナルド・トランプ大統領の物議を醸すソーシャルメディアの使用は広く知られており、その動機については様々な説がある。ネイチャー・コミュニケーションズ誌に11日発表された新しい研究は、米国大統領のツイッターアカウントが、彼の評判に悪影響を及ぼす可能性のある話題から注意を逸らすために日常的に展開され、関連するメディアのネガティブな報道を抑制する役割があると主張している。

半導体

アリババ子会社、マイコンからサーバーSoCまでのRISC-Vコアファミリーを計画

2019年7月、アリババは、16コア、2.5GHzのXuanTie 910（XT 910）という、これまでで最も強力なRISC-VアーキテクチャのSoC設計で業界を驚かせた。現在、アリババのRISC-V戦略に焦点を当てたT-Headの子会社は Allwinnerと協力して、Debian Linux を実行するように設計されたシングルコア、1GHz の XuanTie C906 (RV64GCV) RISC-V プロセッサを発表した。

AI

マイクロソフトとOpenAI、AIによる輸出規制のDXを提案

マイクロソフトとAI研究所のOpenAIは10日、「デジタルに変換された」輸出管理システムがどのように機能するか、そしてそれが提供しうる利益を説明した文書を米国政府に提出した。両団体は、ソフトウェア、AIを全活用するソリューションは、ユーザーに商業的な利益をもたらすだけでなく、基盤技術の米国輸出を管理するためのより強力な方法を提供できると提案している。

ソーシャルメディア

米陰謀論者がFBやTwitterから "言論の自由" を重視する「Parler」に民族大移動

今、Parlerは急成長している。言論の自由を信条とするこのアプリは、週末にアップルのApp Storeで新規ダウンロード数トップとなった。その大部分は選挙の結果と戦い続けるという彼の決断に賛同するトランプ支持者によって後押しされている。

アドテク

トレードデスク (TTD) のリスク: プライバシー

ChromeがサードパーティCookieのブロックをデフォルト化するまで、1年と少ししかないが、トレードデスクは確かな方策を見つけられていない。ビッグテック企業と規制当局の足並みが揃っている今、それが見つかる可能性はあまり高くないだろう。

ブロックチェーン

FBのブロックチェーン決済、クレカに匹敵する性能を主張

暗号通貨Libraの通貨のためののデジタルウォレットNoviの開発が進む中、Facebookの研究者はブロックチェーンベースの決済システムが、クレカネットワークに匹敵する性能を発揮すると主張する論文を発表した。実証実験が進むデジタル人民元との開発競争がさらに激化した。

ヘルスケア

排泄物の光学的特徴から健康状態を診察する便器デバイス

イスラエルの新興企業OutSenseは、あらゆるトイレに簡単に設置できるセンサーを開発した。このデバイスはトイレの内容物をスキャンし、糞便や尿中の物質の光学的特徴を検出し、クラウドで処理するためのデータを送信し、さまざまな病気や生理学的状態の指標を提供する。イスラエルに加え日本でも試験が行われているという。

脱炭素

バイデン移行チーム、気候変動対策の優先事項を発表

6日、バイデン／ハリス移行チームは次期政権の初期の優先事項を記した文書を発出した。そこには気候危機への対応も含まれている。詳細のほとんどは、バイデンの大規模な選挙運動の気候計画から直接引用されたもので、エネルギー、交通、農業、その他の分野の改革に1.7兆ドルを投じるとしている。

EV

“テスラとその他“の終焉: EV市場の多様化

現時点でテスラは「頂点の捕食者」だ。テスラは、他のどの自動車メーカーよりも長くEVを大規模に製造しており、EVの販売台数も多い。ただ、EV市場の勝者と敗者を見極めるのはまだ早い。テスラでさえ失敗する可能性がある。しかし、少なくともEVはすでにメインストリームになりつつある。

材料科学

AI技術が電池材料の進化をブースト

最近では、MLの応用が材料科学の分野で重要な進歩を遂げている。この分野はしばしば「マテリアルズインフォマティクス（情報材料学）」と呼ばれている。材料科学のコミュニティは、材料情報学を利用して、材料発見のプロセスを加速し、材料の挙動に関する新たな理解を確立している。

AI

テスト時間を98％削減、EV向けバッテリー開発を加速する新たなAI手法

しかし現在、スタンフォード大学のステファノ・エルモンとウィリアム・チュエが率いるチームは、機械学習をベースにした手法を開発し、これらのテスト時間を98％削減している。このグループは、この方法をバッテリーの充電速度でテストしたが、この方法はバッテリー開発パイプラインの他の多くの部分や、非エネルギー技術にも適用できるという。

化学

バッテリーの寿命と安全性を向上させるAI技術

ケンブリッジ大学とニューカッスル大学の研究者たちは、電池に電気パルスを送り、その反応を測定することで電池を監視する新しい方法を考案した。測定値は機械学習アルゴリズムによって処理され、電池の劣化状態と耐用年数を予測する。この方法は何らかのマイナスを伴うものではなく既存のバッテリーシステムに簡単に追加できる。結果は今春、Nature Communications誌に報告されている。